农业机器人的研究于1982年始于京都大学，此后短短的20多年里以收获、移植、喷洒、套袋等为目的各种机器人得到了广泛的研究。机器视觉在农业机器人的应用研究是世界各国都加紧研究的课题，有两个难点方面持续是关注的对象：(1)照明可能不均匀；(2)作物随机性的生长致使一些果实被遮盖不见。基于机器视觉的苹果套袋机器人可以对苹果幼果进行识别与定位，从而引导机械臂对幼果进行套袋处理。研究自动套袋机器人的视觉系统对加快农业机器人的研究进程、增加农业机器人种类、改变目前主要依靠人工进行套袋的现状具有重要的意义。本文以苹果的幼果为研究对象，针对自然环境下采集的可见光图像，对幼果进行图像识别与立体视觉定位的关键技术展开研究。主要的研究内容如下：1、苹果幼果图像预处理。对采集到的苹果幼果图像进行预处理，通过实验结果比较和分析了多种图像分割的方法，实验验证表明，Otsu分割算法计算简便，处理速度较快，分割效果较好，基于机器人视觉系统要能够满足各种复杂环境的实时性的考虑，本文的图像分割算法采用了Otsu分割算法。2、苹果幼果图像的识别。在预处理的基础上，对苹果幼果图像进行识别，首先利用改进后的连通域标记算法对预处理后的苹果幼果图像进行标记并标号，进一步去除不符合要求的小面积，减少干扰，然后对图像进行轮廓提取，利用圆形度这一形状特征量识别出苹果幼果，并进行自动标记。3、苹果幼果的视觉定位。本文利用了MATLAB标定工具箱对摄像机进行标定，并运用Census变换的匹配算法对双目摄像头采集的两幅图像进行匹配，最后基于OpenGL实现了对苹果幼果的三维显示。4、在MATLAB和VC++的环境下进行编程设计，对上述算法进行验证和比较，仿真和实验结果证明了相关算法的有效性。